Bộ xử lý đồ họa trong việc giải quyết các vấn đề CNTT hiện đại. GPU là gì

Xin chào các bạn.

Bạn có thích chơi trò chơi thực tế trên máy tính của bạn? Hay xem một bộ phim với chất lượng thể hiện rõ ràng từng điều nhỏ nhặt? Vì vậy, bạn phải hình dung gpu là gì trong máy tính. Bạn không biết gì về anh ta? Bài viết của tôi sẽ giúp bạn thoát khỏi sự hiểu lầm này ;-).

GPU không phải là một card màn hình

Sự kết hợp của các chữ cái, chưa được nhiều người biết đến, ngụ ý khái niệm "đơn vị xử lý đồ họa", trong ngôn ngữ của chúng ta có nghĩa là bộ xử lý đồ họa. Chính anh ta là người chịu trách nhiệm tái tạo hình ảnh trên phần cứng của bạn, và các đặc điểm của nó càng tốt thì hình ảnh càng đẹp.

Bạn đã luôn tin rằng nó thực hiện các chức năng này? Tất nhiên, bạn đúng, nhưng nó là một thiết bị phức tạp và thành phần chính của nó chỉ là phần trăm đồ họa. Nó cũng có thể tồn tại độc lập với vidyuhi. Chúng ta sẽ nói về điều này một chút sau.

GPU: không nên nhầm lẫn với CPU

Bất chấp sự giống nhau của các từ viết tắt, đừng nhầm lẫn chủ đề cuộc trò chuyện của chúng ta với (Bộ xử lý trung tâm). Vâng, chúng giống nhau, cả về tên gọi và chức năng. Cái thứ hai cũng có thể tái tạo đồ họa, tuy nhiên, nó yếu hơn trong vấn đề này. Tuy nhiên, đây là những thiết bị hoàn toàn khác nhau.

Chúng khác nhau về kiến ​​trúc. CPU là một thiết bị đa năng chịu trách nhiệm cho tất cả các quá trình trong máy tính. Để làm được điều này, anh ta có đủ một vài công việc, với sự trợ giúp của anh ta xử lý tuần tự hết nhiệm vụ này đến nhiệm vụ khác.

Đổi lại, GPU ban đầu được thiết kế như một thiết bị chuyên dụng để thực hiện kết xuất đồ họa, xử lý kết cấu và hình ảnh phức tạp ở tốc độ cao. Với những mục đích như vậy, nó được trang bị cấu trúc đa luồng và nhiều lõi để có thể làm việc với lượng lớn thông tin tại một thời điểm và không tuần tự.

Theo quan điểm của lợi thế này, các nhà sản xuất bộ điều hợp video hàng đầu đã phát hành các mô hình trong đó bộ xử lý đồ họa có thể trở thành sự thay thế cải tiến cho bộ điều hợp trung tâm. Thương hiệu nVidia gọi thiết bị này là GTX 10xx và đối thủ cạnh tranh chính của nó là AMD, RX.

Các loại quy trình đồ họa

Để bạn có thể điều hướng thị trường GPU, tôi khuyên bạn nên tự làm quen với các loại thiết bị này:

• Rời rạc. Có trong bộ điều hợp video. Nó được kết nối với bo mạch chủ thông qua một đầu nối được chỉ định đặc biệt (thường là PCIe hoặc AGP). Có bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên của riêng nó. Bạn có phải là một game thủ yêu cầu cao hay bạn làm việc với các trình chỉnh sửa đồ họa phức tạp? Lấy một mô hình rời rạc.

• Tích hợp (IGP). Trước đây, nó được hàn vào bo mạch chủ, bây giờ nó được tích hợp sẵn trong bộ xử lý trung tâm. Ban đầu không thích hợp để chơi các trò chơi thực tế và các chương trình đồ họa nặng, nhưng các mô hình mới có thể đáp ứng được những tác vụ này. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng những con chip như vậy có phần chậm hơn, vì chúng không có RAM cá nhân và truy cập bộ nhớ CPU.

• Xử lý đồ họa lai. Đây là 2 trong 1, tức là khi cả loại GPU thứ nhất và loại thứ hai đều được cài đặt trong máy tính. Tùy thuộc vào các nhiệm vụ được thực hiện, một trong hai hoặc khác được bao gồm trong công việc. Tuy nhiên, có những máy tính xách tay trong đó 2 loại thiết bị có thể hoạt động cùng một lúc.
• Loại bên ngoài. Như bạn có thể đoán, đây là một bộ xử lý đồ họa nằm bên ngoài máy tính. Thông thường, mô hình này được chọn bởi các chủ sở hữu máy tính xách tay, những người cảm thấy khó khăn trong việc nhồi nhét một card màn hình rời vào phần cứng của họ, nhưng thực sự muốn có được đồ họa tốt.

Làm thế nào để lựa chọn?

Khi chọn bộ điều hợp video cho mình, hãy chú ý đến các đặc điểm sau:

• Tần số đồng hồ. Được chỉ định bằng megahertz. Con số này càng cao, thiết bị có thể xử lý nhiều thông tin hơn mỗi giây. Đúng, không chỉ nó ảnh hưởng đến hiệu suất của nó. Kiến trúc cũng quan trọng.
• Số lượng đơn vị tính toán. Chúng được thiết kế để xử lý các tác vụ - bộ đổ bóng chịu trách nhiệm cho các tính toán đỉnh, hình học, pixel và mục đích chung.

• Tốc độ chiết rót (tỷ lệ lấp đầy). Thông số này có thể cho biết GPU có thể hiển thị hình ảnh nhanh như thế nào. Nó được chia thành 2 loại: tỷ lệ lấp đầy pixel và tỷ lệ texel. Thứ nhất bị ảnh hưởng bởi số lượng đơn vị ROP trong cấu trúc bộ xử lý và thứ hai - bởi đơn vị kết cấu (TMU).

Thông thường, trong các mẫu GPU mới nhất, có ít khối đầu tiên hơn. Họ ghi các pixel được tính toán bởi bộ điều hợp video vào bộ đệm và trộn chúng, được gọi một cách khéo léo là hòa trộn. TMUs tìm nạp và lọc kết cấu cũng như thông tin khác cần thiết cho việc căn chỉnh cảnh và tính toán chung.

Khối hình học

Trước đây, không ai chú ý đến chúng, bởi vì trò chơi ảo có hình học đơn giản. Tham số này đã được tính đến sau khi xuất hiện tessellation trong DirectX 11. Bạn không hiểu ý tôi sao? Hãy đi theo thứ tự.

Nó là một môi trường (bộ công cụ) để viết game. Để giúp bạn định hướng chủ đề, tôi sẽ nói rằng phiên bản mới nhất của sản phẩm là phiên bản thứ 12, được phát hành vào năm 2015.

Tessellation là việc chia máy bay thành nhiều phần để điền vào chúng những thông tin mới, làm tăng tính chân thực của trò chơi.

Vì vậy, nếu bạn muốn lao thẳng vào bầu không khí của Metro 2033, Crysis 2, HAWX 2, v.v., hãy cân nhắc số lượng khối hình học khi chọn GPU.

Kỉ niệm

Bạn sẽ nhận được một card đồ họa mới? Điều này có nghĩa là bạn cần phải tính đến một số đặc điểm khác của RAM:

• Âm lượng. Tầm quan trọng của RAM phần nào được đánh giá quá cao, vì không chỉ dung lượng của nó, mà loại và đặc tính của nó cũng ảnh hưởng đến hiệu suất của thẻ.
• Chiều rộng lốp. Đây là một thông số quan trọng hơn. Càng rộng, bộ nhớ càng có thể gửi nhiều thông tin đến chip và ngược lại trong một thời gian nhất định. Tối thiểu 128 bit được yêu cầu để chơi trò chơi.
• Tính thường xuyên. Cũng xác định thông lượng của RAM. Nhưng hãy nhớ rằng bộ nhớ có bus 256 bit và tần số 800 (3200) MHz hoạt động hiệu quả hơn bộ nhớ 128 bit ở tần số 1000 (4000) MHz.
• Loại. Tôi sẽ không làm bạn quá tải với thông tin không cần thiết, nhưng tôi sẽ chỉ nêu tên các loại tối ưu cho ngày hôm nay - đây là thế hệ thứ 3 và thứ 5 của GDDR.

Một chút về làm mát

Bạn đang có kế hoạch cài đặt một con chip mạnh mẽ? Ngay lập tức quan tâm đến việc làm mát bổ sung dưới dạng bộ tản nhiệt, bộ làm mát và nếu bạn thường xuyên vắt hết nước trái cây ra khỏi thiết bị, bạn có thể nghĩ đến hệ thống chất lỏng.

Nói chung, hãy để ý nhiệt độ của vidyuhi. Chương trình có thể giúp bạn điều này. GPU-Z v.v., ngoài thông số này, sẽ cho biết mọi thứ về thiết bị.

Tất nhiên, các card màn hình hiện đại được trang bị một hệ thống bảo vệ dường như không cho phép quá nhiệt. Giới hạn nhiệt độ khác nhau đối với các kiểu máy khác nhau. Trung bình là 105 ° C, sau đó bộ chuyển đổi sẽ tự tắt. Nhưng tốt hơn hết là bạn nên tiết kiệm thiết bị đắt tiền và cung cấp hệ thống làm mát phụ trợ.

Nhà nghiên cứu người Đức về việc sử dụng tính toán GPU trong kinh tế và vật lý thống kê, bao gồm cả việc phân tích thông tin trên thị trường chứng khoán. Chúng tôi xin giới thiệu với các bạn những luận điểm chính của tài liệu này.

Lưu ý: Bài báo trên tạp chí này được đăng vào năm 2011, kể từ đó các mẫu thiết bị GPU mới đã xuất hiện, tuy nhiên, các cách tiếp cận chung để sử dụng công cụ này trong cơ sở hạ tầng cho giao dịch trực tuyến vẫn không thay đổi.

Yêu cầu điện toán ngày càng tăng trong các lĩnh vực khác nhau. Một trong số đó là phân tích tài chính, điều cần thiết để giao dịch thành công trên thị trường chứng khoán, đặc biệt là với quỹ HFT. Để đưa ra quyết định mua hoặc bán cổ phiếu, thuật toán phải phân tích một lượng đáng kể dữ liệu đầu vào - thông tin về các giao dịch và thông số của chúng, báo giá hiện tại và xu hướng giá, v.v.

Thời gian trôi qua từ khi tạo một lệnh mua hoặc bán cho đến khi nhận được phản hồi thành công từ máy chủ trao đổi được gọi là một chuyến khứ hồi (RTT). Những người tham gia thị trường cố gắng hết sức để giảm thời gian này, đặc biệt, đối với điều này, họ sử dụng công nghệ truy cập trực tiếp vào sàn giao dịch và các máy chủ có phần mềm giao dịch được đặt trên vị trí bên cạnh công cụ giao dịch của sàn giao dịch.

Tuy nhiên, khả năng công nghệ để giảm giá trị vòng quay bị hạn chế và sau khi cạn kiệt, các nhà giao dịch phải đối mặt với câu hỏi làm cách nào khác để họ có thể đẩy nhanh hoạt động giao dịch. Vì vậy, các phương pháp tiếp cận mới được áp dụng để xây dựng cơ sở hạ tầng cho giao dịch trực tuyến. Đặc biệt, FPGA và GPU được sử dụng. Chúng tôi đã viết trước đó về việc tăng tốc giao dịch HFT bằng cách sử dụng "phần cứng có thể lập trình", hôm nay chúng tôi sẽ nói về cách bạn có thể sử dụng GPU cho việc này.

GPU là gì

Khi một chương trình C sử dụng phần mở rộng CUDA gọi một lõi GPU, các bản sao của lõi đó hoặc các luồng, được đánh số và phân phối tới các bộ đa xử lý có sẵn, nơi bắt đầu thực thi. Đối với việc đánh số và phân phối này, mạng lõi được chia thành các khối, mỗi khối được chia thành các luồng khác nhau. Các luồng trong các khối như vậy được thực thi đồng thời trên các bộ đa xử lý có sẵn. Mô-đun đa luồng một lệnh (SIMT) được sử dụng để quản lý một số lượng lớn các luồng. Mô-đun này nhóm chúng thành "gói" gồm 32 chủ đề. Các nhóm như vậy được thực thi trên cùng một bộ xử lý.

Phân tích GPU dữ liệu tài chính

Số mũ của Hirst

Sau đó, số mũ Hurst bắt đầu được sử dụng trong kinh tế học, đặc biệt là trong phân tích kỹ thuật để dự đoán xu hướng chuyển động của chuỗi giá. Dưới đây là so sánh hiệu suất tính toán số mũ Hurst trên CPU và GPU (chỉ báo "tăng tốc" β = tổng thời gian tính toán trên CPU / tổng thời gian tính toán trên GPU GeForce 8800 GT):

Mô hình Ising và phương pháp Monte Carlo

Mỗi đỉnh của mạng tinh thể (không chỉ ba chiều, mà còn xem xét các biến thể một và hai chiều) được gán một số gọi là spin và bằng +1 hoặc −1 ("trường lên" / "trường xuống" ). Mỗi biến thể trong số 2 ^ N biến thể có thể có của sự sắp xếp các spin (trong đó N là số nguyên tử trong mạng tinh thể) được gán một năng lượng do tương tác theo cặp của spin của các nguyên tử lân cận. Hơn nữa, đối với một nhiệt độ nhất định, phân bố Gibbs được xem xét - hành vi của nó được xem xét đối với một số lượng lớn nguyên tử N.

Trong một số mô hình (ví dụ: với kích thước> 1), sự chuyển pha bậc hai được quan sát thấy. Nhiệt độ mà từ tính của vật liệu biến mất được gọi là nhiệt độ tới hạn (điểm Curie). Trong vùng lân cận của nó, một số đặc điểm nhiệt động lực học khác nhau.

Ban đầu, mô hình Ising được sử dụng để hiểu bản chất của chất sắt từ, nhưng sau đó nó được phổ biến rộng rãi hơn. Đặc biệt, nó được sử dụng để khái quát hóa trong các hệ thống kinh tế xã hội. Ví dụ, một sự tổng quát hóa của mô hình Ising xác định sự tương tác của những người tham gia thị trường tài chính. Mỗi người trong số họ có một chiến lược hành vi, tính hợp lý của nó có thể bị hạn chế. Quyết định mua hay bán cổ phiếu và ở mức giá nào phụ thuộc vào quyết định trước đó của người đó và kết quả của họ, cũng như hành động của những người tham gia thị trường khác.

Mô hình Ising được sử dụng để lập mô hình tương tác giữa các bên tham gia thị trường. Để thực hiện mô hình Ising và mô phỏng, phương pháp Monte Carlo được sử dụng, cho phép bạn xây dựng mô hình toán học cho một dự án với các giá trị tham số không xác định.

Dưới đây là so sánh hiệu suất mô phỏng trên CPU và GPU (NVIDIA GeForce GTX 280):

Có những triển khai của mô hình Ising bằng cách sử dụng các số vòng quay khác nhau trong phân tích. Việc triển khai nhiều vòng quay cho phép tải nhiều vòng quay song song.

Tăng tốc với nhiều GPU

Trong trường hợp mô phỏng Monte Carlo của mô hình Ising, kết quả chỉ ra rằng hiệu suất được cải thiện gần như tuyến tính khi nhiều GPU được thêm vào.

Phần kết luận

Chúc tất cả một ngày tốt lành, những người bạn thân yêu và những vị khách của blog tôi. Hôm nay tôi muốn nói một chút về phần cứng của máy tính của chúng ta. Xin vui lòng cho tôi biết, bạn đã nghe nói về một thứ như GPU chưa? Nó chỉ ra rằng nhiều người nghe một cách viết tắt như vậy lần đầu tiên.

Dù nghe có vẻ sáo mòn đến đâu, nhưng ngày nay chúng ta đang sống trong kỷ nguyên của công nghệ máy tính, và đôi khi rất khó để tìm được một người không biết máy tính hoạt động như thế nào. Vì vậy, chẳng hạn, chỉ cần một người nào đó nhận ra rằng một máy tính hoạt động nhờ vào một đơn vị xử lý trung tâm (CPU) là đủ.

Ai đó sẽ đi xa hơn và phát hiện ra rằng cũng có một GPU nhất định. Một từ viết tắt phức tạp như vậy, nhưng tương tự như từ trước. Vì vậy, chúng ta hãy tìm hiểu xem GPU là gì trong máy tính, chúng là gì và nó có những điểm khác biệt nào với CPU.

Không phải là một sự khác biệt lớn

Nói một cách dễ hiểu, GPU là một đơn vị xử lý đồ họa, đôi khi được gọi là card màn hình, một phần là lỗi. Card màn hình là một thiết bị thành phần làm sẵn, bao gồm bộ xử lý mà chúng tôi đang mô tả. Nó có khả năng xử lý các lệnh để tạo ra đồ họa 3D. Cần lưu ý rằng đó là yếu tố quan trọng cho việc này, tốc độ và các khả năng khác nhau của hệ thống video nói chung phụ thuộc vào sức mạnh của nó.

GPU có những đặc điểm nổi bật riêng so với CPU anh em của nó. Sự khác biệt chính nằm ở kiến ​​trúc mà nó được xây dựng. Kiến trúc GPU được xây dựng theo cách mà nó có thể xử lý lượng lớn dữ liệu hiệu quả hơn. Đến lượt mình, CPU sẽ xử lý dữ liệu và các tác vụ một cách tuần tự. Đương nhiên, bạn không nên coi tính năng này như một điểm trừ.

Các loại GPU

Không có nhiều loại bộ xử lý đồ họa, một trong số chúng được gọi là bộ xử lý rời và được sử dụng trên các mô-đun riêng biệt. Một con chip như vậy đủ mạnh, do đó, nó yêu cầu một hệ thống làm mát bao gồm bộ tản nhiệt, bộ làm mát; trong các hệ thống tải đặc biệt, có thể sử dụng hệ thống làm mát bằng chất lỏng.

Ngày nay chúng ta có thể quan sát thấy một bước tiến đáng kể trong sự phát triển của các thành phần đồ họa, điều này là do sự xuất hiện của một số lượng lớn các loại GPU. Trong khi trước đây bất kỳ máy tính nào cũng phải trang bị đồ họa rời mới có thể truy cập vào game hoặc các ứng dụng đồ họa khác thì nay tác vụ này có thể được thực hiện bởi IGP - một bộ xử lý đồ họa tích hợp.

Hầu hết mọi máy tính (trừ máy chủ) hiện nay đều được trang bị đồ họa tích hợp, có thể là máy tính xách tay hoặc máy tính để bàn. Bản thân bộ xử lý video được tích hợp sẵn trong CPU, có thể giảm đáng kể mức tiêu thụ điện năng và giá của chính thiết bị. Ngoài ra, đồ họa như vậy có thể ở các kiểu phụ khác, ví dụ: rời rạc hoặc lai-rời.

Tùy chọn đầu tiên ngụ ý giải pháp đắt tiền nhất, hàn trên bo mạch chủ hoặc một mô-đun di động riêng biệt. Tùy chọn thứ hai được gọi là hybrid vì một lý do, trên thực tế, nó sử dụng bộ nhớ video nhỏ, được hàn trên bo mạch, nhưng đồng thời nó có thể mở rộng với chi phí RAM.

Đương nhiên, các giải pháp đồ họa như vậy không thể bắt kịp với các card màn hình rời chính thức, nhưng hiện tại chúng đã cho kết quả khá tốt. Trong mọi trường hợp, các nhà phát triển còn rất nhiều điều để phấn đấu, có lẽ quyết định như vậy là của tương lai.

Vâng, về điều này, tôi có, có lẽ, tất cả mọi thứ. Hy vọng bạn thích bài viết! Tôi mong được gặp lại bạn trên blog của tôi. Chúc bạn may mắn. Tạm biệt!

Bộ vi xử lý và GPU rất giống nhau, chúng đều được làm từ hàng trăm triệu bóng bán dẫn và có thể xử lý hàng nghìn thao tác mỗi giây. Nhưng chính xác thì hai thành phần quan trọng này của bất kỳ máy tính gia đình nào khác nhau?

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cố gắng cho bạn biết một cách rất đơn giản và dễ hiểu sự khác biệt giữa CPU và GPU là gì. Nhưng trước tiên, bạn cần phải xem xét hai bộ vi xử lý này một cách riêng biệt.

CPU (Bộ xử lý trung tâm hay Bộ xử lý trung tâm) thường được gọi là "bộ não" của máy tính. Bên trong bộ xử lý trung tâm có khoảng một triệu bóng bán dẫn, với sự trợ giúp của nhiều phép tính khác nhau được thực hiện. Máy tính gia đình thường có 1 đến 4 bộ vi xử lý lõi với tốc độ xung nhịp khoảng 1 GHz đến 4 GHz.

Bộ vi xử lý mạnh mẽ vì nó có thể làm bất cứ điều gì. Máy tính có khả năng thực hiện một tác vụ vì bộ xử lý có khả năng thực hiện tác vụ đó. Các lập trình viên đã đạt được điều này nhờ vào các tập lệnh rộng rãi và danh sách khổng lồ các chức năng được chia sẻ trên các đơn vị xử lý trung tâm hiện đại.

GPU là gì?

GPU (Bộ xử lý đồ họa) là một loại bộ vi xử lý chuyên biệt được tối ưu hóa cho tính toán và hiển thị đồ họa rất cụ thể. GPU chạy ở tốc độ xung nhịp thấp hơn CPU, nhưng có nhiều lõi xử lý hơn.

Bạn cũng có thể nói rằng GPU là một CPU chuyên dụng được tạo ra cho một mục đích cụ thể - hiển thị video. Trong quá trình kết xuất, GPU thực hiện các phép tính toán học đơn giản lặp đi lặp lại. Một GPU có hàng nghìn lõi sẽ chạy đồng thời. Mặc dù mỗi lõi GPU chậm hơn một lõi CPU, nhưng nó vẫn hiệu quả hơn để thực hiện các phép toán đơn giản cần thiết để hiển thị đồ họa. Sự song song khổng lồ này là điều làm cho GPU có khả năng hiển thị đồ họa 3D phức tạp theo yêu cầu của các trò chơi hiện đại.

Sự khác biệt giữa CPU và GPU

GPU chỉ có thể thực hiện một phần nhỏ các hoạt động mà CPU có thể thực hiện, nhưng nó thực hiện được với tốc độ đáng kinh ngạc. GPU sẽ sử dụng hàng trăm lõi để thực hiện các phép tính khẩn cấp cho hàng nghìn pixel trong khi hiển thị đồ họa 3D phức tạp. Nhưng để đạt được tốc độ cao, GPU phải thực hiện các hoạt động tương tự.

Lấy ví dụ như Nvidia GTX 1080. Thẻ này có 2560 lõi đổ bóng. Nhờ các lõi này, Nvidia GTX 1080 có thể thực hiện 2560 lệnh hoặc hoạt động trong một chu kỳ xung nhịp. Nếu bạn muốn làm cho hình ảnh sáng hơn 1%, thì GPU có thể xử lý nó mà không gặp nhiều khó khăn. Mặt khác, CPU Intel Core i5 lõi tứ chỉ có thể thực hiện 4 lệnh trên mỗi chu kỳ xung nhịp.

Tuy nhiên, CPU linh hoạt hơn GPU. Các đơn vị xử lý trung tâm có tập lệnh lớn hơn, vì vậy chúng có thể thực hiện nhiều chức năng hơn. CPU cũng hoạt động ở xung nhịp tối đa cao hơn và có khả năng kiểm soát đầu vào và đầu ra của các thành phần máy tính. Ví dụ, đơn vị xử lý trung tâm có thể tích hợp với bộ nhớ ảo, được yêu cầu để chạy một hệ điều hành hiện đại. Đây chính là điều mà GPU không thể làm được.

Máy tính GPU

Mặc dù GPU được thiết kế để hiển thị, chúng có thể làm được nhiều hơn thế. Xử lý đồ họa chỉ là một kiểu tính toán song song lặp đi lặp lại. Các nhiệm vụ khác như khai thác Bitcoin và bẻ khóa mật khẩu dựa trên cùng một loại bộ dữ liệu khổng lồ và các phép tính toán học đơn giản. Đây là lý do tại sao một số người dùng sử dụng card màn hình cho các hoạt động không phải đồ họa. Hiện tượng này được gọi là GPU Computation hoặc GPU Computing.

kết luận

Trong bài viết này, chúng tôi đã so sánh CPU và GPU. Tôi nghĩ mọi người đã hiểu rõ rằng GPU và CPU có các mục tiêu giống nhau, nhưng được tối ưu hóa cho các tính toán khác nhau. Viết ý kiến ​​của bạn trong phần bình luận, tôi sẽ cố gắng trả lời.

Chúng ta nhìn vào điều gì đầu tiên khi chọn một chiếc điện thoại thông minh? Ngoài chi phí cho một thời điểm, điều đầu tiên chúng tôi làm, tất nhiên, là kích thước màn hình. Sau đó, chúng tôi quan tâm đến máy ảnh, số lượng tác vụ, số lượng lõi và tần số của bộ xử lý. Và ở đây mọi thứ đều đơn giản: tương ứng càng nhiều, càng tốt, và càng ít, càng tệ. Tuy nhiên, các thiết bị hiện đại cũng sử dụng bộ xử lý đồ họa, hay còn gọi là GPU. Nó là gì, nó hoạt động như thế nào và tại sao điều quan trọng là phải biết về nó, chúng tôi sẽ mô tả bên dưới.

GPU (Bộ xử lý đồ họa) là một bộ xử lý dành riêng cho xử lý đồ họa và tính toán dấu phẩy động. Nó chủ yếu tồn tại để giảm bớt công việc của bộ xử lý chính khi nói đến các trò chơi sử dụng nhiều tài nguyên hoặc các ứng dụng đồ họa 3D. Khi bạn chơi một trò chơi, GPU chịu trách nhiệm tạo ra đồ họa, màu sắc và kết cấu, trong khi CPU có thể thực hiện trí tuệ nhân tạo hoặc tính toán về cơ chế của trò chơi.

Kiến trúc GPU không khác nhiều so với kiến ​​trúc CPU, tuy nhiên, nó được tối ưu hóa hơn để xử lý đồ họa hiệu quả. Nếu bạn buộc GPU thực hiện bất kỳ phép tính nào khác, nó sẽ tự hiển thị từ mặt xấu nhất.

Card màn hình cắm riêng và chạy ở công suất cao chỉ tồn tại trong máy tính xách tay và máy tính để bàn. Nếu chúng ta đang nói về các thiết bị Android, thì chúng ta đang nói về đồ họa tích hợp và cái mà chúng ta gọi là SoC (System-on-a-Chip). Ví dụ, bộ xử lý có bộ xử lý đồ họa Adreno 430 tích hợp. Bộ nhớ mà nó sử dụng cho công việc của mình là bộ nhớ hệ thống, trong khi đối với thẻ video trong PC để bàn, chỉ bộ nhớ khả dụng mới được cấp cho chúng. Đúng, cũng có những con chip lai.

Trong khi bộ xử lý đa lõi chạy ở tốc độ cao, thì GPU có nhiều lõi xử lý chạy ở tốc độ thấp và chỉ thực hiện tính toán đỉnh và điểm ảnh. Gia công Vertex chủ yếu xoay quanh một hệ tọa độ. GPU xử lý các tác vụ hình học bằng cách tạo ra không gian ba chiều trên màn hình và cho phép các đối tượng di chuyển xung quanh nó.

Xử lý pixel phức tạp hơn và chuyên sâu về tính toán. Tại thời điểm này, GPU áp dụng các lớp khác nhau, áp dụng các hiệu ứng, thực hiện mọi thứ để tạo ra các kết cấu phức tạp và đồ họa chân thực. Sau khi cả hai quy trình đã được xử lý, kết quả sẽ được chuyển đến màn hình của điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng của bạn. Tất cả điều này xảy ra hàng triệu lần một giây khi bạn đang chơi trò chơi.


Tất nhiên, câu chuyện về công việc của GPU này rất hời hợt, nhưng cũng đủ để có được ý tưởng chung chính xác và có thể tiếp tục trò chuyện với bạn bè hoặc người bán đồ điện tử, hoặc hiểu tại sao thiết bị của bạn lại nóng như vậy trong thời gian trò chơi. Sau đó, chúng tôi chắc chắn sẽ thảo luận về lợi thế của một số GPU nhất định trong việc làm việc với các trò chơi và tác vụ cụ thể.

Dựa trên tài liệu từ AndroidPit